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🗓 事実の最終確認: 関連記事の更新: 出典: 当サイト企業データベース (一次資料・自社記事の解剖に基づく)

主力製品・モデル
Aconnect / SAT Agent Cockpit / 自社LLM (Stock…
上場
非上場
同業 4 社との比較 (企業データベースの同じ列)
企業 主力製品・モデル 評価額・時価総額 最新発表 / 確認日
DeepSeek (深度求索) DeepSeek-V4-Pro 調達後評価額 3,508.8億元 (約520億… 2026-09-15
Zhipu AI (智譜清言) GLM-5.3 香港 02513 の終値 793港元・発行済み… 2026-08-14
Moonshot (月之暗面) Kimi K3 調達後評価額 200億ドル超 (2026年5月… 2026-09-15
MiniMax (稀宇科技) Hailuo (海螺AI), Talkie 時価総額 1,000億港元超 (上場初日 20… 2026-08-27
執筆・監修: (編集長・アナリスト) 最終確認: — 公式発表・SEC/EDINET 等の一次資料と自社記事を突合 出典 15 件 更新: 記事→企業行は日次、一次情報の再確認は週次の自動運用 編集方針
製造業を中心とする大企業向けに、研究開発部門のAIエージェント「Aconnect」と、社内の文書や図面を構造化してAIが使えるデータに変える基盤「SAT」を手がける東京の未上場企業。日本語に特化した1,000億パラメーター級の大規模言語モデル(LLM)を自社で開発し、経済産業省などの「GENIAC」に3回採択された。2024年10月のシリーズDで45億円を調達し、融資を含む累計調達は88億円超(会社発表)。
🔗 公式サイト

Postation の入口

🧭AI関連の米国上場50社を5つの区分で 電力・半導体・インフラ・モデル・応用の50社の売上・設備投資・契約残高をSECの開示でそろえ、資金の流れを検算 第X部を読む → ⚡AI計算資源・大規模モデル 体系解説 FLOPS・トークン原価・GPUクラウドの収支・冷却を投資家視点で 体系解説を読む → 🧩AIエージェントの9層 接続の規格・分担の実測・一時保存の損益分岐1.28回・脅威の関所・計測の項目名を仕様書から 第VIII部を読む →

📦 製品・商品 (6)

📦 Aconnect 製品
製造業の研究開発部門向けに、情報収集・技術探索・市場規模推定などを担うAIエージェント群。
📦 SAT 製品
SAT」を提供し、自社開発の日本語LLM「Stockmark LLM」を両輪に載せる
🧠 Stockmark LLM モデル
AI SaaS事業とAI PaaS事業の2本立てで、自社開発のStockmark LLMを持つ。ISO/IEC 27001にもとづくISMS認証を取得している。
🧠 Stockmark-2-VL-100B モデル
図表を含む文書の読解でハルシネーションを抑えることを狙った1,000億パラメーター級の視覚言語モデル(2025年6月公開)。

出典: huggingface.co/stockmark/Stockmark-2-VL-100B-beta

🧠 Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader モデル
エヌビディアのNemotron-3-Nano-Omniに日本語のビジネス文書の読解と構造化出力を追加学習させた視覚言語モデル。

出典: stockmark.co.jp/r-and-d/topics/20260716/

🧠 Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B モデル
Qwen2.5-VL-32Bを基にした文書読解の基盤モデル(2026年春公開)。

出典: huggingface.co/stockmark/Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B

🧪 技術・サービス (4)

🧪 Stockmark-2-100B-Instruct 技術
日本語を重視して一から学習した大規模言語モデル。GENIACの支援で開発し、MITライセンスで公開した。

出典: huggingface.co/stockmark/Stockmark-2-100B-Instruct

🧪 Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader 技術
エヌビディアのNemotron-3-Nano-Omniに日本語のビジネス文書の読解と構造化出力を追加学習させた視覚言語モデル。

出典: stockmark.co.jp/r-and-d/topics/20260716/

🧰 SAT Agent Cockpit 基盤
社内の非構造データを構造化し、ベクトル検索・ナレッジグラフ・SQL検索を組み合わせて横断検索する基盤。API・MCPで他のAIエージェントとつなぐ。

出典: sat.stockmark.co.jp/

🛠️ Aconnect サービス
製造業の研究開発部門向けに、情報収集・技術探索・市場規模推定などを担うAIエージェント群。

出典: aconnect.stockmark.co.jp/

📋 詳細情報

技術・事業

コア技術
日本語のビジネス文書と特許に強い自社開発のLLM・文書読解モデルと、社内の非構造データをベクトル検索・ナレッジグラフ・表検索で横断できる形に構造化する技術が中核。
事業セグメント
  • AI SaaS: 製造業の研究開発向けAIエージェントAconnect
  • AI PaaS: 社内データの構造化・検索基盤SAT
  • 未上場のため事業区分ごとの売上は開示していない
ガバナンス

経営陣・組織

CEO
林 達 (代表取締役CEO)
専門指標

業界別スペック

主要製品
Aconnect (AI SaaS)、SAT (AI PaaS)、Stockmark LLM (自社開発の日本語LLM)

⭐ 強み・特徴

  • 1,000億パラメーター級の日本語LLMを一から学習させた実績と、学習データ・構成をモデルカードで公開している透明性
  • GENIACに第1〜3期で続けて採択され、モデル開発を続けている
  • 味の素、伊藤忠商事、スズキ、三井住友銀行など大手16社と共同で取り組む顧客基盤
  • 特許・論文を含む約35,000サイトの情報源と、自社収集のビジネス文書コーパスを持つ
  • エヌビディアと組んでモデルを開発し、同社のNIMで自社モデルを提供している

📝 現状分析

  • 未上場で決算数値を開示しておらず、財務の状態は確かめられない。2024年10月のシリーズD(45億円、ポラリス・キャピタル・グループのファンドなどが引き受け)で累計調達は融資を含め88億円超になった
  • 1,000億パラメーター級のLLMを自社で一から学習させ、GENIACに3回続けて採択されている
  • 製品の軸は、汎用の対話AIではなく、製造業の研究開発の情報収集と、社内文書の構造化に絞っている
  • 競合として国内の文書AI・生成AI導入支援企業や海外の汎用AIが並ぶが、会社はシェアを開示していない

🧭 ビジョン・戦略

  • 林達CEOは、会社のミッションを「価値創造の仕組みを再発明する」とし、顧客企業とともに「AI資本経営」へ移ることを掲げる(会社のメッセージ)
  • 2026年5月、味の素、伊藤忠商事、スズキ、東京電力ホールディングス、三井住友銀行、LIXILなど国内大手16社と「日本企業の暗黙知/社内データ AI-Ready化プロジェクト」を始めた。GENIACの枠組みで進め、成果の実践例を公表する計画
  • 同プロジェクトでは、業界固有の文書をAIエージェントが使える手順書(Skills)に変える取り組みと、データを社外に出さずに学習する連合学習や合成データを使った業界別のデータ基盤づくりを重点に置く
  • 製造業向けに展示会型の催し「FUTURE TECH 2026」などを開き、顧客の開拓につなげている

🔮 今後の展望

  • AI-Ready化プロジェクトの16社の取り組みの成果公表が次の節目になる
  • 東京電力ホールディングスの原子力申請書作成支援は2026年10月に評価を始めた。本導入に進むかが焦点
  • 資金調達の資金使途に海外展開とM&Aを挙げており(2024年10月)、未上場のまま次の調達や上場を選ぶかは公表していない
  • 日本の事業会社から見ると、社外に出せない技術文書を国産モデルとオンプレミスで扱える点が選定の論点になる

📊 詳細ビジネスデータ

🛍️ 商品詳細

  • Aconnect(2025年7月にAnewsから改称): 製造業の研究開発・企画・設計部門向けのAIエージェント群。情報収集、強制発想法、市場規模推定、技術探索の各エージェントと、FMEA(故障モード影響解析)・実験報告書の試験版を備える。国内外の約35,000サイトから論文・特許・ニュース・リポートを集める。料金は公表していない
  • SAT(SAT Agent Cockpit、2025年7月提供開始): 社内の複雑なExcel、設計図、フローチャート、特許文書などを構造化し、メタデータを付けて検索できるようにする基盤。PDF・PowerPoint・Word・Excelに対応し、API・MCPで他社のAIエージェントからも呼び出せる。アイシン、伊藤忠商事、ジェイテクト、帝人、三菱ケミカル、NGK、ヤンマーホールディングスなどが導入企業として掲載されている
  • Stockmark-2-100B-Instruct(2025年7月公開): 日本語を重視して一から学習したLLM。パラメーター数は960億、86層、文脈長3万2,000トークン。MITライセンスで公開し、2025年9月からエヌビディアのNIMでも提供している
  • Stockmark-2-VL-100B(2025年6月): 図表を含む文書を読み、もっともらしい誤り(ハルシネーション)を抑えることを狙った1,000億パラメーター級の文書読解モデル
  • Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader(2026年7月): エヌビディアのNemotron-3-Nano-Omniに日本語のビジネス文書読解を追加学習させた視覚言語モデル(VLM)。商用利用できる形で公開した
  • 東京電力ホールディングスの原子力部門に、行政機関向け申請書の作成・確認を支援するPoC環境をSAT上でオンプレミスに構築した(2026年10月)

⚙️ アルゴリズム・メカニズム

  • Stockmark-2-100B-Instructは約2兆トークン(英語60%・日本語30%・コード10%)で事前学習し、日本語の合成データで指示追従の追加学習(SFTとDPO)を施した。学習にはエヌビディアのMegatron-LMを使い、日本語MT-benchの平均は7.87(モデルカード)
  • 前世代のstockmark-100b(2024年5月)は約9,100億トークンで学習し、日本語データには自社収集のビジネス関連ウェブ88億トークンと特許375億トークンを含めた。学習はH100を8基積んだ計算機48台で約7週間かかった(モデルカード)
  • JapanDocReaderは、構造化出力と画像の質問応答を混ぜた教師あり学習(mix-SFT)の後、強化学習(DAPO)で文書の構造化の精度を上げた。学習データは約12万件の合成データで、エヌビディアのNemotron-Personas-Japanと自社の文書合成の仕組みで作った
  • SATの検索は、ベクトル検索・ナレッジグラフ・SQLによる表検索を組み合わせ、AIが次に調べる先を判断して複数のデータベースを横断する。単一のモデルに頼らず、文書の種類に応じてモデルを使い分ける(会社発表)
  • 研究成果は論文や技術ブログで公開しており、2026年6月にはLLMによるビジネスアイデア評価を個人の基準に合わせる手法を発表した

🏗️ システム基盤構成

  • LLMの学習はクラウドのGPUで行った。stockmark-100bはクラウドのa3インスタンス(H100×8基)48台を使い、推論速度の測定にはAWSのInferentia2を使った(モデルカード)
  • 2023年9月にAWSのLLM開発支援プログラムに選ばれ、2026年1月にAWSと生成AI分野の戦略的な協業契約を結んだ(会社の沿革)
  • GENIAC(経済産業省・新エネルギー・産業技術総合開発機構)には2024年2月の第1期、2024年10月の第2期、2025年7月の第3期に採択された
  • 機密情報を扱う顧客向けにはSATをオンプレミスで構築する(東京電力ホールディングスの例)
  • 情報セキュリティはISO/IEC 27001、クラウドの27017(2025年2月)、個人情報の27701(2025年10月)の認証を取得している
  • 顧客企業に常駐して業務にAIを組み込む「FDE(フォワード・デプロイド・エンジニア)」組織を2026年8月に広げると発表した。人数は公表していない

💰 売上の見込み

・会社は売上目標を公表していない

💸 売上の出どころ

  • 大企業がAconnectとSATの利用料と導入支援に払う形。料金はいずれも公表しておらず、要望に応じて個別に提案する
  • 2024年10月時点で「エンタープライズ企業300社」が主に製造業の顧客だと説明していた(会社発表)
  • 未上場で、売上高・利益・顧客集中度は開示していない

👤 経営者履歴

CEO — 林 達 (代表取締役CEO)

林達は2011年に東京大学文学部宗教学科を卒業し、伊藤忠商事に入社した。全社の経営戦略づくりや投資先の経営管理、M&Aを担当した後、2016年に独立してストックマークを設立し、代表取締役CEOを務める(会社の採用ページ、2019年)。2026年3月に経営者向けのAIの本を出版した。

🇯🇵 日本企業との取引・関係

  • 日本の会社で、顧客は国内の大手製造業が中心。2024年10月時点でエンタープライズ企業300社が顧客だと説明していた(会社発表)
  • 2026年5月15日、味の素、伊藤忠商事、NGK、神戸製鋼所、ジェイテクト、スズキ、住友化学、太陽誘電、帝人、東京電力ホールディングス、日揮ホールディングス、三井住友銀行、三菱ケミカル、ヤンマーホールディングス、ライオン、LIXILの16社と「日本企業の暗黙知/社内データ AI-Ready化プロジェクト」を始めた
  • 2026年10月、東京電力ホールディングスの原子力部門に申請書作成支援のPoC環境をオンプレミスで導入した
  • GENIAC(経済産業省・新エネルギー・産業技術総合開発機構)に2024年2月・2024年10月・2025年7月の3回採択された
  • 産業技術総合研究所と2023年5月に生成AIの共同研究を、東北大学と2021年11月に説明可能なAIの共同研究を始めた(会社の沿革)
  • シリーズDはポラリス・キャピタル・グループのファンドが引き受け、WiL、Bonds Investment Group、大和企業投資が既存の主要投資家(2024年10月)。シリーズCには東北大学ベンチャーパートナーズ、博報堂DYベンチャーズ、三菱UFJキャピタル、NTTドコモ・ベンチャーズなどが参加した(報道)
  • 海外ではエヌビディア(モデル共同開発・NIM提供)とAWS(2026年1月に戦略的協業契約)と組む
基本情報

上場・財務

本社
東京都港区南青山1-12-3 LIFORK MINAMI AOYAMA S209
創業
2016
上場ステータス
未上場
コンプライアンス

信用・米制裁

銀行信用
健全
🇺🇸 米制裁
なし
グローバル

海外進出

資金流出
なし
出典・検証

📚 信頼性メタデータ

信頼度
🅲 推定
最終確認
2026-10-19 12:33:04
検証者
claude+web-verified

出典 URL

  • https://stockmark.co.jp/company/information/
  • https://stockmark.co.jp/news
  • https://stockmark.co.jp/company/history/
  • https://stockmark.co.jp/news/20241021
  • https://stockmark.co.jp/news/20260515/
  • https://stockmark.co.jp/news/20261005/
  • https://stockmark.co.jp/news/20260818/
  • https://stockmark.co.jp/r-and-d/topics/20260716/
  • https://huggingface.co/stockmark/Stockmark-2-100B-Instruct
  • https://huggingface.co/stockmark/stockmark-100b
  • https://huggingface.co/stockmark/Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader
  • https://aconnect.stockmark.co.jp/
  • https://sat.stockmark.co.jp/
  • https://stockmark.co.jp/company/message/
  • https://www.wantedly.com/companies/stockmark/post_articles/200370

最新動向

2026年7月16日、NVIDIAと連携し、Nemotronをベースに独自の日本語追加学習を施したVLMモデルを開発したと発表した。6月25日には大規模言語モデルによるビジネスアイデア評価の個別最適化手法の開発を公表。5月15日には日本を代表する16社と「日本企業の暗黙知/社内データ AI-Ready化プロジェクト」を開始したと発表している。6月には「製造業AI実装フォーラム2026」を開催し、参加登録者は3,800人を超えたとしている。

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DeepSeek (深度求索)

DeepSeek (深度求索) は、量的運用会社の幻方量化を率いる梁文鋒氏が 2023年に杭州で設立した大規模言語モデルの開発会社。2025年1月の推論モデル R1 は重みの公開と低い API 価格で世界に広がり、2026年4月24日に V4 シリーズのプレビューを公開した。2026年7月に初めて外部から資金を調達した (約500億元、調達後評価額 3,508.8億元、報道)。

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Zhipu AI (智譜清言)

北京智譜華章科技 (英文社名 Z.AI) は、2019年に清華大学の知識工学研究室 (KEG) から生まれた大規模言語モデルの開発会社。GLM シリーズとスマートフォンを操作するエージェント AutoGLM を開発し、2026年1月8日に香港取引所へ上場した (02513)。2025年1月16日に米商務省のエンティティリストに会社と子会社 9 社が追加された。

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Moonshot (月之暗面)

2023年3月に清華大学出身の楊植麟らが北京で創業したLLMスタートアップ(北京月之暗面科技)。チャットボット「Kimi」を主力とし、長文脈処理とエージェント/コーディング能力で中国トップ級。2026年に評価額が急騰(2025年末の約40億ドルから2026年5月に約200億ドルへ約5倍)、オープンソースのKimi K2系の需要拡大で中国大模型序列の首位級に浮上した。社名はPink Floydのアルバムに由来。

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MiniMax (稀宇科技)

2021年12月に閻俊傑らが上海で創業したマルチモーダルAI企業(稀宇科技)。言語・音声・動画・音楽を横断する基盤モデルと、AIキャラアプリ「Talkie/星野」、動画生成「海螺(Hailuo)AI」等の消費者向けサービスを展開。2026年1月9日に香港証取(0100)へ上場しAI大模型として史上最大級のIPOとなったが、上場後は株価が急落し値下げ競争・資金繰りが焦点化した。

🧰 ツール・特集の入口

一次データで動く 14 本 — 銘柄の絞り込み・供給網・比較・一次データの台帳・解説・規制レンズ (すべて無料)

銘柄スキャナー 日本株 563 社を有報の連結実数・空売り残高・逆日歩・信用残・自社株買い・大株主の増減で絞り込む (無料・登録不要) 型: 成長株に空売りが厚い ほか 6 種開く → 注目IPO一覧 直近の新規上場を上場日順に。どんな会社か一言・主な事業・注目テーマ・公開価格・初値と騰落率・吸収金額・売上の推移を目論見書と JPX 新規上場会社情報から確かめて 1 社 1 行で 公開価格・初値・売上の推移開く → サプライチェーン3Dマップ 日本株と、エヌビディア・インテルなど米国の半導体・AI 企業、SMIC・BYD など中国企業のつながりを 3D ネットワークで俯瞰。銘柄をクリックして供給網をたどる 日本株×世界の供給網開く → AI企業 比較ツール オープンAI・アンソロピック・グーグル等の主要 AI 企業を、開示の実数と主力モデルで横並び比較 横並び比較開く → 半導体企業 比較ツール エヌビディア・TSMC・ASML から東京エレクトロン・ディスコまで、工程・製品・日本企業との取引で横並び比較 横並び比較開く → 系統用蓄電所ランキング 上場48社 送電網に直結した系統用蓄電所のうち、稼働中の設備に一次ソースで名前が出る上場企業 48 社を蓄電容量の企業別合算で順位付け 一次ソースの台帳 (2026-09-12 時点)開く → 世界のデータセンター一覧 世界 169 か国 5,875 拠点のデータセンターを日本語で一覧化。運営事業者・所在都市・接続ネットワーク数・回線事業者数から設置先を比較 施設データベース開く → AI計算資源・大規模モデル 体系解説 トークン化・注意機構・自己回帰・MoE の仕組みから、FLOPS・トークン原価・GPU クラウドの収支・冷却まで、設計理由を投資家視点で 体系解説開く → 蓄電事業 体系解説 系統用蓄電池の基礎、設備と系統接続、3つの市場と長期オークションの収支、日本と米国・G7の市場、投資前の確認表。収支シミュレーター付き 体系解説開く → 蓄電池の補助金一覧 産業用蓄電池と系統用蓄電池の国の補助金を、補助率・上限・公募期間・要件で比較。受付中の事業と補助額の概算 補助金開く → Postation AIアカデミー IPA の DX 推進スキル標準 6 類型 17 ロールを、理論・アルゴリズム・メカニズムの 3 視点で書き下ろした教科書 教科書開く → 半導体 用語辞典 半導体の技術用語を「とは」から引く索引。1 行定義と、基礎・高級・投資者視点の 3 段深度で 1 語 1 ページ 「とは」から引く開く → イラン制裁×中国製油所×日本株 イラン産原油禁輸の復活、中国独立系製油所 5 社への OFAC 制裁、ホルムズ海峡の戦争保険料を、規制タイムラインと日本株マップで 対中規制レンズ開く → 中国の対日輸出規制リスト×影響銘柄 中国商務部が 2026 年 2 月・6 月に指定した対日輸出規制の管理リスト 40 団体・注視リスト 40 団体と、リスト入りした日本企業・影響銘柄 対中規制レンズ開く →
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